(57)【要約】  車両の内部にあるモバイルデバイスの加速度計から収集された加速度データに基づく、１つ以上のモバイルデバイス移動検出コンピューティングデバイスおよび方法が、本明細書で開示されている。モバイルデバイス移動検出コンピューティングデバイスは、２つの３次元加速度ベクトル間の角度の変化に基づいて、モバイルデバイスの移動イベントの可能性を識別し得る。モバイルデバイス移動検出コンピューティングデバイスがモバイルデバイスの移動イベントの可能性を検出した場合、モバイルデバイスの様々なセンサからのセンサデータは、モバイルデバイスの移動イベントを包含する時間窓に対して、収集および集約される。車両センサおよび他の外部システムからのデータもまた、使用され得る。モバイルデバイス移動検出コンピューティングデバイスは、集約センサデータに基づいて、リスクスコアを算出し、かつ算出されたリスクスコアに基づいて、モバイルデバイスまたは車両にフィードバックを提供する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイルデバイス移動検出システムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータ可読命令を記憶するメモリであって、前記命令が前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたとき、前記システムに、
前記システムのセンサデータ収集デバイスによって、第１の時間および第２の時間において、車両内のモバイルデバイスと関連付けられた加速度計からの加速度データを収集すること、
前記センサデータ収集デバイスによって、前記モバイルデバイスと関連付けられたセンサからのセンサデータを収集することであって、前記センサが、前記加速度計、ＧＰＳ受信機、およびジャイロスコープを備える、収集すること、
センサデータ処理デバイスによって、前記加速度データを処理して、前記加速度データの重力成分を除去し、前記第１の時間および前記第２の時間における処理された加速度データを生成すること、
移動イベント検出デバイスによって、前記第１の時間および前記第２の時間における前記処理された加速度データを表す３次元ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスの移動イベントが前記第２の時間において発生したと判定すること、
センサデータ集約デバイスによって、前記第２の時間の前の第１の所定の期間で始まり、前記第２の時間の後の第２の所定の期間で終わる時間窓に対して、前記モバイルデバイスと関連付けられた前記センサからの前記センサデータを集約し、集約されたセンサデータを生成すること、
リスク判定デバイスによって、前記時間窓に対する前記集約されたセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、リスクスコアを判定すること、ならびに
リスクフィードバック生成デバイスによって、前記リスクスコアに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスへの通知を生成することを行わせる、コンピュータ可読命令を記憶するメモリと、を備える、モバイルデバイス移動検出システム。
【請求項２】
モバイルデバイスの移動イベントが前記第２の時間で発生したと判定することが、
前記移動イベント検出デバイスによって、前記第１の時間および前記第２の時間における前記処理された加速度データを表す前記３次元ベクトル間の角度の差を算出することと、
前記移動イベント検出デバイスによって、前記角度の差が、所定の閾値角度よりも大きいと判定することと、を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記加速度データを処理して、前記加速度データの前記重力成分を除去することが、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第１の時間における前記加速度データにローパスフィルタを適用して、前記第１の時間における重力による加速度を分離することと、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第１の時間における前記加速度データから前記第１の時間における重力による前記加速度を除去することと、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第２の時間における前記加速度データに前記ローパスフィルタを適用して、前記第２の時間における重力による加速度を分離することと、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第２の時間における前記加速度データから前記第２の時間における重力による前記加速度を除去することと、を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、
前記センサデータ収集デバイスによって、前記時間窓の間の前記車両と関連付けられたセンサから補足的なセンサデータを収集し、前記センサデータ集約デバイスによって集約して、補足的な集約されたセンサデータを生成することと、
前記リスク判定デバイスによって、前記集約されたセンサデータおよび前記補足的な集約されたセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、リスクスコアを判定することと、を行わせる命令をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記リスクスコアが、複数の要因に割り当てられた複数のスコアに基づいており、前記複数の要因が、前記時間窓の間の前記車両の平均速度、前記時間窓の間の気象状態、前記時間窓の間の時刻、前記モバイルデバイスの電話タイプ、および前記第２の時間での前記処理された加速度データの大きさを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、
リスク判定デバイスによって、前記複数の要因に割り当てられた前記複数のスコアを集約するリスク算出式を適用して、前記リスクスコアを算出することを行わせる、命令をさらに含む、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記システムに、
前記リスクフィードバック生成デバイスによって、前記リスクスコアに応じて前記モバイルデバイスのユーザインターフェースとの対話を防止することを行わせる、命令をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
モバイルデバイス移動検出システムのセンサデータ収集デバイスによって、第１の時間および第２の時間において、車両内のモバイルデバイスと関連付けられた加速度計からの加速度データを収集することと、
前記センサデータ収集デバイスによって、前記モバイルデバイスと関連付けられたセンサからのセンサデータを収集することであって、前記センサが、前記加速度計、ＧＰＳ受信機、およびジャイロスコープを含む、収集することと、
センサデータ処理デバイスによって、前記加速度データを処理して、前記加速度データの重力成分を除去し、前記第１の時間および前記第２の時間における処理された加速度データを生成することと、
移動イベント検出デバイスによって、前記第１の時間および前記第２の時間における前記処理された加速度データを表す３次元ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスの移動イベントが前記第２の時間で発生したと判定することと、
センサデータ集約デバイスによって、前記第２の時間の前の第１の所定の期間で始まり、前記第２の時間の後の第２の所定の期間で終わる時間窓に対して、前記モバイルデバイスと関連付けられた前記センサからの前記センサデータを集約し、集約されたセンサデータを生成することと、
リスク判定デバイスによって、前記時間窓に対する前記集約されたセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、リスクスコアを判定することと、
リスクフィードバック生成デバイスによって、前記リスクスコアに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスへの通知を生成することと、を含む、方法。
【請求項９】
モバイルデバイスの移動イベントが前記第２の時間で発生したと判定することが、
前記移動イベント検出デバイスによって、前記第１の時間および前記第２の時間における前記処理された加速度データを表す前記３次元ベクトル間の角度の差を算出することと、
前記移動イベント検出デバイスによって、前記角度の差が、所定の閾値角度よりも大きいと判定することと、を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記加速度データを処理して、前記加速度データの前記重力成分を除去することが、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第１の時間における前記加速度データにローパスフィルタを適用して、前記第１の時間における重力による加速度を分離することと、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第１の時間における前記加速度データから前記第１の時間における重力による前記加速度を除去することと、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第２の時間における前記加速度データに前記ローパスフィルタを適用して、前記第２の時間における重力による加速度を分離することと、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第２の時間における前記加速度データから前記第２の時間における重力による前記加速度を除去することと、を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記センサデータ収集デバイスによって、前記時間窓の間の前記車両と関連付けられたセンサから補足的なセンサデータを収集し、前記センサデータ集約デバイスによって集約して、補足的な集約されたセンサデータを生成することと、
前記リスク判定デバイスによって、前記集約されたセンサデータおよび前記補足的な集約されたセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、リスクスコアを判定することと、をさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記リスクスコアが、複数の要因に割り当てられた複数のスコアに基づいており、前記複数の要因が、前記時間窓の間の前記車両の平均速度、前記時間窓の間の気象状態、前記時間窓の間の時刻、前記モバイルデバイスの電話タイプ、および前記第２の時間での前記処理された加速度データの大きさを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
リスク判定デバイスによって、前記複数の要因に割り当てられた前記複数のスコアを集約するリスク算出式を適用して、前記リスクスコアを算出することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記リスクフィードバック生成デバイスによって、前記リスクスコアに応じて前記モバイルデバイスのユーザインターフェースとの対話を防止することをさらに含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
モバイルデバイスの移動イベントを検出する、コンピュータ支援の方法であって、
モバイルデバイス移動検出システムのセンサデータ収集デバイスによって、第１の時間および第２の時間において、車両内のモバイルデバイスと関連付けられた加速度計からの加速度データを収集することと、
前記センサデータ収集デバイスによって、前記モバイルデバイスと関連付けられたセンサからのセンサデータを収集することであって、前記センサが、前記加速度計、ＧＰＳ受信機、およびジャイロスコープを含む、収集することと、
センサデータ処理デバイスによって、前記加速度データを処理して、前記加速度データの重力成分を除去し、前記第１の時間および前記第２の時間における処理された加速度データを生成することと、
移動イベント検出デバイスによって、前記第１の時間および前記第２の時間における前記処理された加速度データを表す３次元ベクトルに少なくとも部分的に基づいて、モバイルデバイスの移動イベントが前記第２の時間で発生したと判定することと、
センサデータ集約デバイスによって、前記第２の時間の前の第１の所定の期間で始まり、前記第２の時間の後の第２の所定の期間で終わる時間窓に対して、前記モバイルデバイスと関連付けられた前記センサからの前記センサデータを集約し、集約されたセンサデータを生成することと、
リスク判定デバイスによって、前記時間窓に対する前記集約されたセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、リスクスコアを判定することと、
リスクフィードバック生成デバイスによって、前記リスクスコアに少なくとも部分的に基づいて、前記モバイルデバイスへの通知を生成することと、を含む、コンピュータ支援の方法。
【請求項１６】
モバイルデバイスの移動イベントが前記第２の時間で発生したと判定することが、
前記移動イベント検出デバイスによって、前記第１の時間および前記第２の時間における前記処理された加速度データを表す前記３次元ベクトル間の角度の差を算出することと、
前記移動イベント検出デバイスによって、前記角度の差が、所定の閾値角度よりも大きいと判定することと、を含む、請求項１５に記載のコンピュータ支援の方法。
【請求項１７】
前記加速度データを処理して、前記加速度データの前記重力成分を除去することが、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第１の時間における前記加速度データにローパスフィルタを適用して、前記第１の時間における重力による加速度を分離することと、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第１の時間における前記加速度データから前記第１の時間における重力による前記加速度を除去することと、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第２の時間における前記加速度データに前記ローパスフィルタを適用して、前記第２の時間における重力による加速度を分離することと、
前記センサデータ処理デバイスによって、前記第２の時間における前記加速度データから前記第２の時間における重力による前記加速度を除去することと、を含む、請求項１５に記載のコンピュータ支援の方法。
【請求項１８】
前記リスクスコアが、複数の要因に割り当てられた複数のスコアに基づいており、前記複数の要因が、前記時間窓の間の前記車両の平均速度、前記時間窓の間の気象状態、前記時間窓の間の時刻、前記モバイルデバイスの電話タイプ、および前記第２の時間での前記処理された加速度データの大きさを含む、請求項１５に記載のコンピュータ支援の方法。
【請求項１９】
リスク判定デバイスによって、前記複数の要因に割り当てられた前記複数のスコアを集約するリスク算出式を適用して、前記リスクスコアを算出することをさらに含む、請求項１８に記載のコンピュータ支援の方法。
【請求項２０】
前記リスクフィードバック生成デバイスによって、前記リスクスコアに応じて前記モバイルデバイスのユーザインターフェースとの対話を防止することをさらに含む、請求項１５に記載のコンピュータ支援の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１６年９月１３日に出願され、「Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｄｅｖｉｃｅ  Ｍｏｖｅｍｅｎｔ  Ｗｉｔｈｉｎ  ａ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｕｓｉｎｇ  Ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ  Ｄａｔａ」という名称の米国特許出願第１５／２６３，５６２号に対する優先権を主張する。本出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示の態様は、概して、車両内部のモバイルデバイスから取得された加速度計データの分析に関する。具体的には、本開示の様々な態様は、加速度計データを受信および送信することと、ならびにデータを分析して車両内部のモバイルデバイスの移動を検出することに関する。
【背景技術】
【０００３】
保険業者は、運転者と一般市民の安全性を評価する。車両内のモバイルデバイスの可能性の高い移動を検出して、運転者にフィードバックを提供することは、ながら運転を低減し、かつ安全性を高める。スマートフォン上および車両内のセンサから一般にデータを捕捉するための技術は存在するが、それらは、モバイルデバイスの移動を検出するための正確かつ電力効率のよい方法を提供しない可能性がある。さらに、これらの技術は、モバイルデバイスの移動に基づいてリスクスコアを算出しない、またはリスクスコアを改善することについてのフィードバックを提供しないことがある。
【発明の概要】
【０００４】
以下は、本開示のいくつかの態様の基本的な理解を提供するための簡略化された概要を提示する。本概要は、本開示の広範囲にわたる概略ではない。本開示の鍵となるかまたは重要な要素を特定することも、本開示の範囲を描写することも意図されていない。以下の概要は単に、以下の説明の前置きとして、本開示のいくつかの概念を簡略化した形態で提示する。
【０００５】
上記に提示された問題に対する有利な解決策、および本開示を読むことで明らかになる他の問題は、モバイルデバイスが車両内に配置されている場合のモバイルデバイスと関連付けられた加速度計から加速度データを収集することであり得る。いくつかの例では、加速度データは、第１の時間および第２の時間において収集され得る。したがって、加速度データは、重力成分を除去し、第１の時間および第２の時間における処理された加速度データを生成するように処理され得る。処理された加速度データは、モバイルデバイスの移動イベントが第２の時間で発生したと判定するために使用され得る。ＧＰＳ受信機および／またはジャイロスコープなどの、モバイルデバイスと関連付けられた他のセンサからのセンサデータもまた収集され得る。他のセンサからのセンサデータは、第２の時間の前の所定の期間で始まり、第２の時間の後の所定の期間で終わる時間窓にわたって集約され得る。集約されたセンサデータは、リスクスコアを算出し、モバイルデバイスへのフィードバックを伴う通知を生成するために使用され得る。
【０００６】
本開示のさらなる態様によれば、本明細書で開示される方法は、モバイルデバイスが車両内に配置されている場合のモバイルデバイスと関連付けられた加速度計から加速度データを収集することを含み得る。いくつかの例では、加速度データは、第１の時間および第２の時間において収集され得る。したがって、加速度データは、重力成分を除去し、第１の時間および第２の時間における処理された加速度データを生成するように処理され得る。処理された加速度データは、モバイルデバイスの移動イベントが第２の時間で発生したと判定するために使用され得る。ＧＰＳ受信機および／またはジャイロスコープなどの、モバイルデバイスと関連付けられた他のセンサからのセンサデータもまた収集され得る。他のセンサからのセンサデータは、第２の時間の前の所定の期間で始まり、第２の時間の後の所定の期間で終わる時間窓にわたって集約され得る。集約されたセンサデータは、リスクスコアを算出し、モバイルデバイスへのフィードバックを伴う通知を生成するために使用され得る。
【０００７】
本開示のさらなる態様によれば、本明細書に開示されるモバイルデバイスの移動イベントを検出するコンピュータ支援方法は、モバイルデバイスが車両内に配置されている場合のモバイルデバイスと関連付けられた加速度計から加速度データを収集することを含み得る。いくつかの例では、加速度データは、第１の時間および第２の時間に収集され得る。したがって、加速度データは、重力成分を除去し、第１の時間および第２の時間における処理された加速度データを生成するように処理され得る。処理された加速度データは、モバイルデバイスの移動イベントが第２の時間で発生したと判定するために使用され得る。ＧＰＳ受信機および／またはジャイロスコープなどの、モバイルデバイスと関連付けられた他のセンサからのセンサデータもまた収集され得る。他のセンサからのセンサデータは、第２の時間の前の所定の期間で始まり、第２の時間の後の所定の期間で終わる時間窓にわたって集約され得る。集約されたセンサデータは、リスクスコアを算出し、モバイルデバイスへのフィードバックを伴う通知を生成するために使用され得る。
【０００８】
本開示の他の特徴および利点は、本明細書で提供されるさらなる説明から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
添付の図面を考慮して以下の説明を参照することにより、本発明およびその利点のより完全な理解を得ることができ、図面においては、同様の参照番号は同様の特徴を示す。
【００１０】
【図１】本開示の態様を実施するために使用され得るネットワーク環境およびコンピューティングシステムを示す。
【図２】本開示の１つ以上の態様による、例示的なながら運転分析システムと関連付けられた種々のコンポーネントおよびデバイスを示すブロック図である。
【図３】本開示の１つ以上の態様による、モバイルデバイス移動検出システムの実装形態の一例を示すブロック図である。
【図４】本開示の１つ以上の態様による、モバイルデバイスからセンサデータを受信して処理し、モバイルデバイスの移動イベントを検出し、モバイルデバイスからセンサデータを集約し、その集約されたデータに基づいてリスクスコアを算出し、フィードバックを提供する例示的な方法ステップのフローチャートである。
【図５】本開示の１つ以上の態様による、モバイルデバイスの移動イベントを検出するための例示的な方法ステップのフローチャートである。
【図６】本開示の１つ以上の態様による、モバイルデバイスの移動イベントを検出するための連続的な窓アプローチを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の様々な実施形態の説明では、本明細書の一部を形成し、実施され得る本開示の様々な実施形態を、例示として示す添付の図面を参照する。他の実施形態が利用され得ることが理解されるべきである。
【００１２】
当業者には、以下の開示を読むことによって理解されるように、本明細書に記載される様々な態様は、方法、特別にプログラムされたコンピュータシステム、またはコンピュータプログラム製品として具体化され得る。したがって、これらの態様は、全体としてハードウェアの実施形態、全体としてソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアとハードウェアとを組み合わせた実施形態の形態を採り得る。さらに、そのような態様は、記憶媒体内に、または記憶媒体上に組み入れられるコンピュータ可読プログラムコード、または命令を有する１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体によって記憶されたコンピュータプログラム製品の形態を採り得る。ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光記憶デバイス、磁気記憶デバイス、および／またはそれらの任意の組み合わせを含む、任意の好適なコンピュータ可読記憶媒体を利用し得る。加えて、本明細書に記載されたようなデータまたはイベントを表す様々な信号は、送信元と相手先との間で、金属ワイヤ、光ファイバ、ならびに／または無線伝送媒体（例えば、空中および／もしくは空間）等の信号伝達媒体を通して進む電磁波の形態で伝達され得る。
【００１３】
図１は、本開示の１つ以上の例示的な実施形態により使用され得る、ながら運転分析システム１００におけるモバイルデバイス移動検出システム１０１のブロック図を示す。モバイルデバイス移動検出システム１０１は、モバイルデバイス移動検出システム１０１およびその関連コンポーネント（ＲＡＭ１０５、ＲＯＭ１０７、入力／出力モジュール１０９、およびメモリ１１５を含む）の全体的な動作を制御するためのプロセッサ１０３を有し得る。モバイルデバイス移動検出システム１０１は、１つ以上の追加のデバイス（例えば、端末１４１、１５１）とともに、モバイルコンピューティングデバイス（例えば、スマートフォン、スマート端末、タブレットなど）を含む、ながら運転分析コンピューティングデバイスまたはシステムなどの１つ以上の特殊用途コンピューティングデバイスと、車両と関連付けられたモバイルデバイスからセンサデータを収集および分析し、モバイルデバイスの移動イベントを検出し、リスクスコアを判定し、そしてリスクスコアに関するフィードバックを提供するための本明細書で説明されるように構成された車両ベースのコンピューティングデバイスと、に対応し得る。
【００１４】
入力／出力（Ｉ／Ｏ）１０９は、モバイルデバイス移動検出システム１０１のユーザがそれを通じて入力を提供し得るマイクロフォン、キーパッド、タッチスクリーン、および／またはスタイラスを含み得、また、オーディオ出力を提供するためのスピーカ、ならびにテキスト、オーディオビジュアル、および／またはグラフィカル出力を提供するためのビデオディスプレイデバイスのうち１つ以上を含み得る。ソフトウェアは、メモリ１１５および／または記憶装置内に記憶され、プロセッサ１０３に、モバイルデバイス移動検出システム１０１が様々な機能を実行することを可能にするための命令を提供し得る。例えば、メモリ１１５は、モバイルデバイス移動検出システム１０１によって使用されるソフトウェア（例えば、オペレーティングシステム１１７、アプリケーションプログラム１１９、および関連する内部データベース１２１等）を記憶し得る。プロセッサ１０３およびその関連コンポーネントは、モバイルデバイス移動検出システム１０１が一連のコンピュータ可読命令を実行してセンサデータを収集および分析し、モバイルデバイス移動イベントを検出し、リスクスコアを判定し、リスクスコアに関するフィードバックを提供することを可能にし得る。
【００１５】
モバイルデバイス移動検出システム１０１は、端末／デバイス１４１および１５１等の１つ以上のリモートコンピュータへの接続をサポートするネットワーク環境で動作し得る。モバイルデバイス移動検出システム１０１、ならびに関連する端末／デバイス１４１および１５１は、車両に搭載された特殊用途デバイス、車両内を移動し得るモバイルデバイス、またはセンサデータを受信して処理するように構成された車両外のデバイスと信号通信し得る。このように、モバイルデバイス移動検出システム１０１、ならびに端末／デバイス１４１および１５１は、パーソナルコンピュータ（例えば、ラップトップ、デスクトップ、もしくはタブレットコンピュータ）、サーバ（例えば、ウェブサーバ、データベースサーバ）、車両ベースのデバイス（例えば、車載コンピュータ、短距離車両通信システム、テレマティクスデバイス）、またはモバイル通信デバイス（例えば、携帯電話、ポータブルコンピューティングデバイス等）を各々含み得、かつモバイルデバイス移動検出システム１０１に関して上述された要素のいくつかまたはすべてを含み得る。
【００１６】
図１に描画されるネットワーク接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１２５および広域ネットワーク（ＷＡＮ）１２９、ならびに無線通信ネットワーク１３３を含むが、他のネットワークもまた含まれ得る。ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合、モバイルデバイス移動検出システム１０１は、ネットワークインターフェースまたはアダプタ１２３を通じてＬＡＮ１２５に接続され得る。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、モバイルデバイス移動検出システム１０１は、モデム１２７、またはＷＡＮ１２９を経由して通信を確立するための他の手段、例えば、ネットワーク１３１（例えば、インターネット）を含み得る。無線通信ネットワーク１３３で使用される場合、モバイルデバイス移動検出システム１０１は、１つ以上のトランシーバと、デジタル信号プロセッサと、無線ネットワーク１３３内の１つ以上のネットワークデバイス１３５（例えば、基地トランシーバステーション）を介して、無線コンピューティングデバイス１４１（例えば、携帯電話、短距離車両通信システム、車両テレマティクスデバイス）と通信するためのさらなる回路およびソフトウェアと、を含み得る。
【００１７】
示されたネットワーク接続は例示であり、コンピュータ間の通信リンクを確立する他の手段を使用してもよいことが理解されよう。例えばＴＣＰ／ＩＰ、イーサネット、ＦＴＰ、ＨＴＴＰ等の様々なネットワークプロトコルのうちのいずれか、ならびにＧＳＭ、ＣＤＭＡ、ＷｉＦｉ、およびＷｉＭＡＸ等の様々な無線通信技術の存在が想定され、本明細書に記載された様々なコンピューティングデバイスおよびモバイルデバイス位置構成システム要素は、これらのネットワークプロトコルまたは技術のいずれかを使用して通信するように構成され得る。
【００１８】
図１に示されているのは、セキュリティおよび統合レイヤ１６０であり、これを通して、モバイルデバイス移動検出システム１０１（例えば、ユーザのパーソナルモバイルデバイス、車両ベースのシステム、外部サーバ等）と、リモートデバイス（１４１および１５１）およびリモートネットワーク（１２５、１２９、および１３３）との間で通信が送信および管理され得る。セキュリティおよび統合レイヤ１６０は、モバイルデバイス移動検出システム１０１に関して上述した要素のうちのいくつかまたはすべてを有する１つ以上の別個のコンピューティングデバイス、例えば、ウェブサーバ、認証サーバ、および／または様々なネットワークコンポーネント（例えば、ファイアウォール、ルータ、ゲートウェイ、ロードバランサ等）を含み得る。一例として、モバイルコンピューティングデバイス、車両ベースのデバイス、または保険業者、金融機関、政府機関、もしくは他の組織によって運用されるサーバのセキュリティおよび統合レイヤ１６０は、セキュアなプロトコルを使用し、モバイルデバイス移動検出システム１０１を外部デバイス１４１および１５１から隔離するように構成されたウェブアプリケーションサーバのセットを含み得る。いくつかの場合では、セキュリティおよび統合レイヤ１６０は、モバイルデバイス移動検出システム１０１と同じ物理的位置において、かつ同じエンティティの制御下において動作する、専用のハードウェアおよび／またはソフトウェアのセットに対応し得る。例えば、レイヤ１６０は、組織のデータセンター内の、またはクラウドベースのモバイルデバイス位置構成システムをサポートするクラウドインフラストラクチャ内の、１つ以上の専用ウェブサーバおよびネットワークハードウェアに対応し得る。他の例では、セキュリティおよび統合レイヤ１６０は、別個の物理的位置で、および／または別個のエンティティによって動作し得る別個のハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントに対応し得る。
【００１９】
以下に述べるように、ながら運転分析システム１００の様々なデバイスへ、かつそこから転送されるデータは、セキュアな機密データ（例えば、運転データ、運転している場所、車両データ、および機密性の高い個人データ（例えば、車両所有者と関連付けられた保険データ））を含み得る。少なくともいくつかの例では、データの送信は、１つ以上のユーザ許可の提供に基づいて実行され得る。したがって、セキュアなネットワークプロトコルおよび暗号化を使用することによって、そのようなデータの送信を保護し、また、ユーザを認証し、不明または認可されていないユーザへのアクセスを制限するためにセキュリティおよび統合レイヤ１６０を使用することによって、モバイルデバイス、分析サーバ、またはながら運転分析システム１００内の他のコンピューティングデバイス内のデータベースまたは他の記憶装置に記憶されたときのデータの完全性を保護することが望ましい場合がある。様々な実装形態では、セキュリティおよび統合レイヤ１６０は、例えば、ながら運転分析システム１００内の様々なデバイス間でデータを送信するためのファイルベースの統合スキームまたはサービスベースの統合スキームを提供し得る。データは、様々なネットワーク通信プロトコルを使用して、セキュリティおよび統合レイヤ１６０を介して送信され得る。ファイル転送において、運転データの完全性を保護するために、セキュアなデータ送信プロトコルおよび／または暗号化、例えば、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）、セキュアファイル転送プロトコル（ＳＦＴＰ）、および／またはプリティグッドプライバシー（ＰＧＰ）暗号化等が使用され得る。
【００２０】
他の例では、１つ以上のウェブサービスは、ながら運転分析システム１００内のモバイルデバイス移動検出システム１０１ならびに／またはセキュリティおよび統合レイヤ１６０内に実装され得る。ウェブサービスは、許可された外部デバイスおよびユーザによってアクセスされ、ながら運転分析システム１００内のモバイルデバイス移動検出システム１０１間でのデータ（例えば、運転データ、位置データ、機密個人データ等）の入力、抽出、および操作をサポートし得る。ながら運転分析システム１００をサポートするように構築されたウェブサービスは、クロスドメインおよび／またはクロスプラットフォームであってもよく、企業の使用のために構築されてもよい。そのようなウェブサービスは、ウェブサービス相互運用性（ＷＳ−Ｉ）ガイドライン等の様々なウェブサービス規格に従って開発されてもよい。いくつかの例では、移動データおよび／または運転データウェブサービスは、セキュアソケットレイヤ（ＳＳＬ）またはトランスポートレイヤセキュリティ（ＴＬＳ）プロトコルを使用して、セキュリティおよび統合レイヤ１６０に実装され、サーバ（例えば、モバイルデバイス移動検出デバイス１０１）と様々なクライアント１４１および１５１（例えば、モバイルデバイス、データ分析サーバ等）との間のセキュアな接続を提供し得る。ＳＳＬまたはＴＬＳは、ＨＴＴＰまたはＨＴＴＰＳを使用して、認証および機密性を提供し得る。
【００２１】
他の例では、そのようなウェブサービスは、ＷＳセキュリティ標準を使用して実装することができる。これは、ＸＭＬ暗号化を使用して、セキュアなＳＯＡＰメッセージを提供する。さらに他の例では、セキュリティおよび統合レイヤ１６０は、安全なウェブサービスを提供するための専用のハードウェアを含むことができる。例えば、セキュリティおよび統合レイヤ１６０におけるセキュアなネットワーク機器は、ハードウェアＳＳＬおよびＨＴＴＰＳ、ＷＳセキュリティ、ファイアウォール等の組み込み機能を含み得る。そのような特化されたハードウェアは、ウェブサーバの前にあるセキュリティおよび統合レイヤ１６０にインストールおよび構成され、それによって、任意の外部デバイスが特化されたハードウェアと直接通信し得るようにされる。
【００２２】
図１には示されていないが、メモリ１１５内部の様々な要素またはながら運転分析システム１００内の他のコンポーネントは、１つ以上のキャッシュ、例えば、処理ユニット１０３によって使用されるＣＰＵキャッシュ、オペレーティングシステム１１７によって使用されるページキャッシュ、ハードドライブのディスクキャッシュ、および／またはデータベース１２１からコンテンツをキャッシュするために使用されるデータベースキャッシュを含み得る。ＣＰＵキャッシュを含む実施形態に対しては、ＣＰＵキャッシュは、処理ユニット１０３内の１つ以上のプロセッサによって使用され、メモリ待ち時間およびアクセス時間を低減し得る。そのような例では、プロセッサ１０３は、メモリ１１５への読出し／書込みではなく、ＣＰＵキャッシュからデータを検索したり、ＣＰＵキャッシュにデータを書き込んだりし得、このことは、それらの動作速度を向上させ得る。いくつかの例では、データベースキャッシュが作成され得、データベース１２１からの一定のデータ（例えば、運転データベース、車両データベース、保険顧客データベース等）は、データベースサーバとは別個のアプリケーションサーバ上の別個のより小さいデータベースにキャッシュされる。例えば、多層アプリケーションでは、アプリケーションサーバ上のデータベースキャッシュは、ネットワーク経由でバックエンドデータベースサーバと通信する必要がないことにより、データ検索およびデータ操作時間を低減することができる。これらのタイプのキャッシュおよび他のものが、様々な実施形態において含まれてもよく、例えば、センサデータ、車両データ、同乗者データ等を送受信するときのより速い応答時間およびより低いネットワーク条件への依存度などのセンサデータを検索および分析する一定の実装における可能性のある利点を提供し得る。
【００２３】
示されたネットワーク接続は例示であり、コンピュータ間の通信リンクを確立する他の手段を使用してもよいことが理解されよう。ＴＣＰ／ＩＰ、イーサネット、ＦＴＰ、ＨＴＴＰなどの様々なネットワークプロトコル、ＧＳＭ、ＣＤＭＡ、ＷｉＦｉ、ＷｉＭＡＸなどの様々な無線通信技術の存在が想定され、様々なコンピュータデバイスおよびシステム本明細書に記載される構成要素は、これらのネットワークプロトコルまたは技術のいずれかを使用して通信するように構成され得る。
【００２４】
さらに、１つ以上のアプリケーションプログラム１１９は、モバイルデバイスのセンサおよび／または車両ベースのシステムからデータを受信および記憶するためのコンピュータ実行可能命令を含み、モバイルデバイスの移動イベントがあるかどうかを判定するためにセンサデータを分析し、集約されたセンサデータに基づいてリスクスコアを算出し、リスクスコアに関するフィードバックを提供し、ならびに／または本明細書で説明されるような他の関連する機能を実行する、ながら運転分析システム１００内のモバイルデバイス移動検出システム１０１（例えば、モバイルデバイス移動検出ソフトウェアアプリケーションなど）によって使用され得る。
【００２５】
図２は、ながら運転分析システム２００の例示的な実装形態を示す図である。ながら運転分析システム２００は、図１のながら運転分析システム１００のコンポーネントのいくつかまたはすべてに類似してもよく、および／またはそれを含んでもよい。この例では、システム２００は、モバイルデバイス移動検出システム２０２を含む。以下にさらに詳細に説明されるモバイルデバイス移動検出システム２０２は、車両と関連付けられたモバイルデバイスに関する移動イベントを検出する。モバイルデバイス移動検出システム２０２は、図１のモバイルデバイス移動検出システム１０１のコンポーネントのいくつかもしくはすべてに類似してもよく、および／またはそれを含んでもよい。いくつかの例では、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、車両と関連付けられた１つ以上のモバイルデバイスから受信したセンサデータに基づいて、モバイルデバイス移動イベントを検出することができる。
【００２６】
例示的なながら運転分析システム２００は、図１に示すながら運転分析システム１００のように、ハードウェア／ソフトウェアコンポーネントの一部または全部を含み得る。モバイルデバイス移動検出システム２０２は、車両２０４内に配置されたモバイルデバイス２１２からセンサデータを受信するように構成されている特殊用途コンピューティングデバイスである。モバイルデバイス移動検出システム２０２は、１つ以上のコンピュータネットワーク（例えば、インターネット）を介して無線でモバイルデバイス２１２内の１つ以上のセンサとの通信を開始し、そこからデータを検索し、またはそこからセンサデータ（例えば信号）を受信し得、モバイルデバイス２１２は、車両２０４内に配置されている。モバイルデバイス移動検出システム２０２はまた、テレマティクスデバイス２０６を介して無線で、または１つ以上のコンピュータネットワーク（例えばインターネット）を介して別個のコンピューティングシステム（例えばコンピュータ２４０）を介して、車両２０４から運転データを受信するように構成され得る。さらに、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、例えば、様々な時間および場所における交通データ（例えば、交通量、平均走行速度、交通速度分布、事故の数と種類など）を含む外部交通データベース、様々な時間と場所における気象データ（例えば、雨、雪、みぞれ、およびひょうの量、気温、風、道路状況、可視性など）を含む外部気象データベース、ならびに運転上の危険データ（例えば、道路の危険、交通事故、落下した木、停電、建設地帯、学校地帯、自然災害など）を含む他の外部データソースなどの１つ以上の第３者テレマティクスシステムまたは非車両データソースから運転する車両の関連データを受信するように構成され得る。
【００２７】
ながら運転分析システム２００内のモバイルデバイス２１２は、例えば、任意のモバイルデバイス（例えば、車両２０４内に置かれるスマートフォン、タブレットコンピューティングデバイス、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、ネットブック、ラップトップコンピュータ、および他の同様のデバイス）であってもよい。本明細書で使用される際、車両２０４の「内部」にあるモバイルデバイス２１２は、例えば車両のキャビン内で、車両の内部にあるか、そうでなければ車両に固定されているモバイルデバイスを含む。モバイルデバイス２１２は、例えば、加速度計２１６、ＧＰＳ受信機２１８、ジャイロスコープ２２０、マイクロフォン２２２、カメラ２２４、および磁力計２２６を含むことができる１組のモバイルデバイスセンサ２１４を含む。モバイルデバイスセンサ２１４は、モバイルデバイス１１２における様々な状況、およびモバイルデバイス１１２の動作パラメータを検出および記録することが可能であり得る。例えば、センサ２１４は、モバイルデバイスの位置（例えば、ＧＰＳ座標）、１つ以上の軸における速度および方向（例えば、前後左右、上下など）、加速および減速の率および方向、突然の加速、減速および側方移動の特定の事例、ならびにモバイルデバイスの移動イベントを示し得る他のデータに対応するデータを検出および記憶し得る。追加のセンサ２１４は、オーディオセンサ、ビデオセンサ、信号強度センサ、通信ネットワーク存在センサ、周囲光センサ、温度／湿度センサ、および／またはバロメーターセンサを含んでもよく、それらは、例えば、ドアのロック／ロック解除、ドアチャイム、もしくは車両の点火を示すオーディオ信号を聞くこと、オーバーヘッドもしくはダッシュボードの光から光を感知すること、車両に入ることを示す温度もしくは湿度の変化を検出すること、および／または車両と関連付けられたネットワークまたは通信デバイス（例えば、車両と関連付けられたＢＬＵＥＴＯＯＴＨトランシーバ）の存在を検出することを行うために使用され得る。
【００２８】
モバイルデバイス２１２上で実行されるソフトウェアアプリケーションは、モバイルデバイスセンサ２１４を使用して独立して特定の運転データを検出するように構成されてもよい。例えば、モバイルデバイス２１２は、加速度計２１６、ＧＰＳ受信機２１８、ジャイロスコープ２２０、マイクロフォン２２２、カメラ２２４および／または磁力計２２６などのセンサ２１４を備えていてもよく、車両センサ２１０またはいくつかの車両システムと通信する必要なしに、車両の位置、速度、加速／減速、方向、および他の基本的な運転データを判定し得る。他の例では、モバイルデバイス２１２上のソフトウェアは、車両センサ２１０によって収集された運転データの一部または全部を受信するように構成されてもよい。
【００２９】
追加のセンサ２１４は、外部状況を検出し記憶し得る。例えば、オーディオセンサおよび近接センサ２１４は、他の近くのモバイルデバイス、交通量レベル、道路状況、交通妨害物、動物、サイクリスト、歩行者、およびブレーキングイベントデータ分析を考慮し得る他の状態を検出することができる。
【００３０】
モバイルデバイスセンサ２１４によって収集されたデータは、モバイルデバイス２１２内で記憶、処理、および／もしくは分析され得、ならびに／または処理、分析等のために１つ以上の外部デバイスに送信され得る。例えば、図２に示されるように、モバイルデバイスセンサ２１４によって収集されたセンサデータは、モバイルデバイス移動検出システム２０２に送信され得る。いくつかの例では、モバイルデバイスセンサ２１４によって収集されたデータは、車両に搭載されたコンピューティングデバイスによって、またはモバイルデバイス２１２によって、車両２０４で記憶、処理、および／もしくは分析され得、ならびに／または１つ以上の外部デバイス（例えば、保険システム２４４）に送信され得る。例えば、センサデータは、車両２０４とモバイルデバイス２１２との間で（一方向または双方向に）交換され得る。
【００３１】
データは、上記で論じたものを含む無線ネットワーク、または短距離通信システムを介して、モバイルデバイス２１２と車両２０４との間で送信され得る。短距離通信システムは、近くのデバイス間でデータを送受信するように構成されたデータ送信システムである。この例では、短距離通信システムを使用して、センサデータを他の近くのモバイルデバイスおよび／または車両に送信し、他の近くのモバイルデバイスおよび／または車両からセンサデータを受信することができる。短距離通信システムは、ＷＬＡＮ通信プロトコル（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１）、ブルートゥース（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１５．１）、または１つ以上の陸上移動体通信アクセス（ＣＡＬＭ）無線通信プロトコルおよびエアインターフェースを使用して実装され得る。短距離通信システム間の送信は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、衛星、ＧＳＭ赤外線、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＷｉＭＡＸ、ＲＦＩＤ、および／または任意の好適な無線通信媒体、規格、およびプロトコルを介して送信されてもよい。特定のシステムでは、短距離通信システムは、車両２０４および／またはモバイルデバイス２１２（例えば、トランシーバ、アンテナ等）に設置された専用のハードウェアを含み得、一方で他の例では、通信システムは、既存のハードウェアコンポーネント（例えば、ラジオおよび衛星機器、ナビゲーションコンピュータ）を使用して実装され得るか、またはモバイルデバイス２１２で、および車両２０４に搭載されたコンピューティングデバイスで稼働するソフトウェアによって実装され得る。
【００３２】
車両２０４は、例えば、モバイルデバイスが配置され得る自動車、オートバイ、スクーター、バス、レクリエーション用車両、ボート、自転車、または他の車両であり得る。車両２０４は、車両の様々な状態および車両の動作パラメータを検出および記憶することができる１つ以上のセンサ２１０を含むことができる。例えば、センサ２１０は、車両の位置（例えば、ＧＰＳ座標）、速度および方向、加速、減速の度合いおよび方向に対応するデータを検出、送信、もしくは記憶することができ、ならびに／または突然の加速、突然の減速、および急ハンドルの特定のインスタンスの送信を検出することができる。センサ２１０はまた、車体への衝撃、エアバッグの展開、ヘッドライトの使用、ブレーキ灯動作、ドアの開閉、ドアのロックおよびロック解除、クルーズ制御の使用、ハザード灯の使用、フロントガラスワイパーの使用、ホーンの使用、ターンシグナルの使用、シートベルトの使用、車内の電話およびラジオの使用、車両に行われたメンテナンス、ならびに車両のコンピュータシステムによって収集された他のデータなどの車両の内部システムから受信したデータを検出、送信、および記憶し得る。したがって、いくつかの例では、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、車両２０４から車両２０４に関する情報を直接取得することができる。
【００３３】
追加のセンサ２１０は、外部の運転条件、例えば、外部温度、雨、雪、光レベル、およびドライバーの視認性を高める太陽位置を検出および記憶し得る。追加のセンサ２１０はまた、交通法規の遵守ならびに交通信号および標識の順守に関するデータを検出および記憶することができる。追加のセンサ２１０は、エンジン状態、オイルレベル、エンジン冷却水温度、走行距離計の読み取り値、燃料タンク内の燃料レベル、１分間当たりのエンジン回転数（ＲＰＭ）、タイヤ空気圧、またはそれらの組み合わせなどの車両２０４のメンテナンスに関連するデータをさらに検出および記憶し得る。
【００３４】
車両２０４はまた、車両２０４の内側または外側の追加的な状態を記録することができるカメラまたは近接センサ２１０を含み得る。例えば、内蔵カメラ２１０は、乗物の乗客数および乗客のタイプ（例えば、成人、子供、ティーンエイジャー、障害者など）、ならびに車内の潜在的な運転者の注意散漫の原因（例えば、ペット、電話の使用、車両内の安全でない物）などの状況を検出し得る。センサ２１０はまた、ドライバーの移動またはドライバーの状態に関するデータを収集するように構成され得る。例えば、車両２０４は、運転者の目の位置および／または頭の位置などの運転者の移動を監視するセンサ２１０を含み得る。追加のセンサ２１０は、例えば疲労や中毒などの運転者の身体的または精神的状態に関するデータを収集し得る。運転者の状態は、運転者の移動を介して、または、例えば、飲酒検知器のような空気中のアルコール含有量または運転者の血中アルコール含有量を検出する他のセンサを介して判定され得る。さらに、車両２０４は、他の近くの車両、交通レベル、道路状況、交通障害物、動物、サイクリスト、歩行者、および車両テレマティクスデータの分析を考慮し得る他の状況を検出することができるセンサ２１０を含み得る。特定の車両センサ２１０はまた、運転者の経路選択に関する情報、運転者が所与の経路をたどるかに関する情報、および移動のタイプ（例えば、通勤、所用、新ルートなど）を分類する情報を収集し得る。全地球測位システム（ＧＰＳ）、車両２０４の内部に配置された位置センサ、および／または車両２０４の外部の位置センサもしくはデバイスを使用して、経路、移動タイプ（例えば、通勤、所用、新ルートなど）、車線位置、および他の車両の位置または位置データを判定することができる。
【００３５】
車両センサ２１０によって収集されたデータは、搭載されたコンピューティングデバイスまたはモバイルデバイス２１２によって、それぞれの車両２０４内に記憶または分析され得るか、または１つ以上の外部デバイスに送信され得る。例えば、図２に示されるように、センサデータは、相互接続されかつ互いに信号通信している特殊用途コンピューティングデバイスの集合体であり得るモバイルデバイス移動検出システム２０２に送信され得る。特殊用途コンピューティングデバイスは、実行されると、センサデータの処理することによるモバイルデバイスの移動イベントの検出、リスクスコアの算出、ならびに算出されたリスクスコアに基づくモバイルデバイスまたは車両へのフィードバックの生成および／または提供と関連付けられた機能を実行する特定の命令セットでプログラミングされ得る。このように、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、別個の特殊用途コンピューティングデバイスとすることができ、あるいはテレマティクスデバイス２０６などの車両２０４内、または車両２０４の内部コンピューティングシステム（例えば、搭載された車両コンピューティングデバイス）内の１つ以上のコンポーネントに統合することもできる。さらに、センサデータは、テレマティクスデバイス２０６を介して、モバイルデバイス移動検出システム２０２などの１つ以上の遠隔コンピューティングデバイスに、車両のテレマティクスデータとして送信され得る。テレマティクスデバイス２０６は、図１に示されたモバイルデバイス移動検出システム１０１のようなハードウェア／ソフトウェアコンポーネントの多くまたはすべてを含むコンピューティングデバイスであってもよい。上述したように、テレマティクスデバイス２０６は、車両センサ２１０から車両テレマティクスデータを受信してもよく、１つ以上の外部コンピュータシステム（例えば、保険システム２４４）に無線ネットワークを介してデータを送信してもよい。テレマティクスデバイス２０６はまた、車両２０４のリアルタイムの運転および状況に関する追加タイプのデータを検出または判定するように構成され得る。特定の実施形態では、テレマティクスデバイス２０６は、車両センサ２１０のうち１つ以上を包含してもよく、またはそれに組み込まれてもよい。テレマティクスデバイス２０６はまた、車両２０４のタイプ、例えば、製造元、モデル、装備品（またはサブモデル）、年、および／またはエンジン仕様に加えて、車両２０４に関する他の情報、例えば車両所有者または運転者情報、保険情報、および経済情報を記憶し得る。
【００３６】
図２に示された例では、テレマティクスデバイス２０６は、車両センサ２１０から車両テレマティクスデータを受信することができ、そのデータをモバイルデバイス移動検出システム２０２に送信することができる。しかしながら、他の例では、車両センサ２１０のうち１つ以上は、テレマティクスデバイス２０６を使用することなく、モバイルデバイス移動検出システム２０２に直接データを送信するように構成され得る。例えば、テレマティクスデバイス２０６は、特定の車両センサ２１０からデータを送受信するように構成されてもよく、一方で他のセンサは、テレマティクスデバイス２０６を使用することなく、モバイルデバイス移動検出システム２０２にデータを直接送信するように構成されてもよい。したがって、テレマティクスデバイス２０６は、一定の実施形態では任意であってもよい。
【００３７】
特定の実施形態では、車両２０４内のモバイルデバイス２１２は、テレマティクスデバイス２０６または車両センサ２１０から車両テレマティクスデータを収集し、次いで車両テレマティクスデータをモバイルデバイス移動検出システム２０２および他の外部コンピューティングデバイスに送信する命令でプログラミングされ得る。例えば、モバイルデバイス２１２は、車両テレマティクスデータをモバイルデバイス移動検出システム２０２に直接送信することができ、したがって、テレマティクスデバイス２０６と併せて、またはその代わりに使用することができる。さらに、モバイルデバイス２１２の処理コンポーネントは、センサデータおよび／または車両テレマティクスデータを収集および分析して、モバイルデバイスの移動イベントを検出し、リスクスコアを算出し、リスクスコアに基づいてモバイルデバイスまたは車両にフィードバックを提供し、および他の関連機能を実行するために使用され得る。したがって、特定の実施形態では、モバイルデバイス２１２は、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８と併せて、またはその代わりに使用され得る。
【００３８】
車両２０４は、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８を含んでもよく、それは、別個のコンピューティングデバイスとすることができ、あるいはテレマティクスデバイス２０６、車両２０４の内部コンピューティングシステムおよび／またはモバイルデバイス２１２などの車両２０４内の１つ以上の他のコンポーネントに統合することもできる。いくつかの例では、モバイルデバイス２１２は、車両２０４のモバイルデバイス移動検出ユニット２０８とは別個の独立したデバイスであり得る、モバイルデバイス移動検出ユニット２３０を含み得る。モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は、代替として、１つ以上のコンピュータシステム２４０などの、車両２０４およびモバイルデバイス２１２とは別個の独立したコンピューティングデバイスによって実装され得る。これらの例のいずれにおいても、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は、図１に示すモバイルデバイス移動検出システム１０１のように、ハードウェア／ソフトウェアコンポーネントのいくつかまたはすべてを含み得る。
【００３９】
モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は、車両センサ２１０およびモバイルデバイスセンサ２１４のそれぞれ、ならびに／または他の車両テレマティクスデータソースから生センサデータを受信するように構成されたハードウェアおよび／またはソフトウェアで実装され得る。モバイルデバイス移動検出ユニット２０８は、テレマティクスデバイス２０６からセンサデータを受信するようにさらに構成され得る。センサデータおよび車両テレマティクスデータを受信した後、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は、センサデータおよび車両テレマティクスデータを処理し、センサデータおよび車両テレマティクスデータを分析して、モバイルデバイスの移動イベントが特定の時点で発生したかどうかを判定し得る。フィードバックを含む１つ以上の通知は、モバイルデバイス２１２または車両２０４に対するリスクスコアの算出に基づいて生成され得る。例えば、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は、モバイルセンサ２１４および車両センサ２１０から収集したセンサデータを分析し得る。モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は、モバイルデバイス２１２の加速度方向に閾値変化があるかどうかを判定し得る。モバイルデバイス２１２の加速度方向に閾値変化がある例では、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は、モバイルデバイスの移動イベントが特定の時間に発生したと判定することができる。モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は次に、モバイルデバイスの移動イベントを包含する時間窓と関連付けられたセンサデータおよび車両テレマティクスデータを集約し、集約データに基づいてリスクスコアを算出し得る。モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は次に、算出されたリスクスコアに基づいてモバイルデバイス２１２または車両２０４にフィードバックを生成および提供することができる。
【００４０】
さらに、特定の実装形態では、センサデータを収集および分析して、モバイルデバイスの移動イベントを検出すること、センサデータおよび車両テレマティクスデータを集約すること、集約されたデータに基づいてリスクスコアを算出すること、ならびに算出されたリスクスコアに基づいて運転者または車両に通知を提供することなどのモバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０の機能は、個々の車両２０４またはモバイルデバイス２１２によってではなく、モバイルデバイス移動検出システム２０２において実行され得る。そのような実装形態では、車両２０４またはモバイルデバイス２１２は、モバイルデバイス移動検出システム２０２にセンサデータを収集して送信するだけであり得、したがって、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は任意選択であってもよい。したがって、様々な例では、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０内で実行される分析およびアクションは、完全にモバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０内で、完全にモバイルデバイス移動検出システム２０２内で、またはその２つの何らかの組み合わせで実行されてもよい。例えば、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は、センサデータを継続的に受信して分析し、センサデータが所定の閾値を上回る加速／減速の方向の変化を示すかどうかを判定することができる。加速／減速の方向の変化が所定の閾値を下回っている（すなわち、モバイルデバイスの移動イベントの可能性は最小限である）間、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は、データを受信および分析し続けてもよく、そのため大量または反復量のデータをモバイルデバイス移動検出システム２０２に送信する必要はない。しかしながら、所定の閾値を超える加速／減速の方向の変化を検出すると、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０は、モバイルデバイスの移動イベントを包含する時間窓と関連付けられたセンサデータおよび車両テレマティクスデータをモバイルデバイス移動検出システム２０２に送信し得、したがって、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、時間窓と関連付けられたセンサデータおよび車両テレマティクスデータを集約して、その時間窓に関するリスクスコアを算出することができる。
【００４１】
追加の構成だけでなく、モバイルデバイス移動検出ユニット２０８および２３０によってならびに／またはモバイルデバイス移動検出システム２０２によって実行され得る分析の詳細な説明および例が、以下に説明される。
【００４２】
図３は、モバイルデバイス移動検出システム２０２の例示的な実装形態を示す。いくつかの例示的な実装形態では、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、実行されると、モバイルデバイスおよび車両からセンサデータを収集または受信すること、センサデータを処理すること、モバイルデバイスの移動イベントが特定の時間に発生したかどうかを判定すること、モバイルデバイスの移動イベントを含む時間窓にわたってセンサデータを集約すること、集約されたセンサデータに基づいてリスクスコアを算出すること、ならびに算出されたリスクスコアに基づいてモバイルデバイスまたは車両にフィードバックを生成および／または提供することと関連付けられた機能を実施する命令でプログラミングされた特殊用途コンピューティングデバイスである。これらの例示的な実装形態では、モバイルデバイス移動検出システム２０２のユニット３０２〜３１２は、モバイルデバイス移動検出システム２０２に常駐するソフトウェアプログラムとして具体化された特定の命令セットに対応する。他の例示的な実装形態では、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、相互接続され、互いに信号通信している特殊用途コンピューティングデバイスの集合体である。これらの例では、モバイルデバイス移動検出システム２０２の各ユニットまたはデバイス３０２〜３１２は、実行されると、モバイルデバイスおよび車両からセンサデータを収集または受信すること、センサデータを処理すること、モバイルデバイスの移動イベントが特定の時間に発生したかどうかを判定すること、モバイルデバイスの移動イベントを含む時間窓にわたってセンサデータを集約すること、集約されたセンサデータに基づいてリスクスコアを算出すること、ならびに算出されたリスクスコアに基づいてモバイルデバイスまたは車両にフィードバックを生成および／または提供することと関連するそれぞれの機能を実施する特定の命令セットでプログラミングされた特殊用途コンピューティングデバイスにそれぞれ対応する。そのような特殊用途コンピューティングデバイスは、例えば、特定の機能セットを実行するようにプログラミングされたアプリケーションサーバであり得る。
【００４３】
この例では、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、センサデータの収集または受信、センサデータの処理、モバイルデバイスの移動イベントが特定の時間に発生したかどうかの判定、モバイルデバイスの移動イベントを含む時間窓にわたるセンサデータの集約、集約されたセンサデータに基づくリスクスコアの算出、ならびに算出されたリスクスコアに基づくモバイルデバイスまたは車両へのフィードバックの生成および／または提供を容易にする種々のモジュール、ユニットおよびデータベースを含む。図３に示すモバイルデバイス移動検出システム２０２は一例として示されていること、ならびに特許請求される主題の範囲から逸脱することなく、モバイルデバイス移動検出システムの他の実装形態は、追加もしくは代替のモジュール、ユニット、デバイス、および／またはデータベースを含み得ることを理解されよう。この例では、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、センサデータ収集モジュール３０２、センサデータ処理モジュール３０４、移動イベント検出モジュール３０６、センサデータ集約モジュール３０８、リスク判定モジュール３１０、リスクフィードバック生成モジュール３１２、およびデータストア３２０を含む。各モジュールは、モバイルデバイス移動検出システム２０２内で様々な機能を実行するように構成されたハードウェアおよび／またはソフトウェアを含み得る。さらに、各モジュールは、別個の異なるコンピューティングデバイスであってもよく、または１つ以上のモジュールは、単一のコンピューティングデバイスに統合されてもよい。
【００４４】
データストア３２０は、車両２０４の運転者に関する情報、車両２０４に関する情報、および／またはモバイルデバイス２１２に関する情報を記憶することができる。例えば、データストア３２０は、運転者情報データベース３２２および車両情報データベース３２４を含み得る。他の例では、データストア３２０は追加および／または代替のデータベースを含み得ることを理解されよう。
【００４５】
運転者情報データベース３２２は、車両２０４の運転者と関連付けられた情報（例えば、運転者の名前、連絡先情報、１つ以上の関連するモバイルデバイス、１つ以上の関連する車両など）を記憶することができる。いくつかの例では、運転者情報データベース３２２は、１人以上の保険業者との運転者の所属も記憶することができる。
【００４６】
車両情報データベース３２４は、車両２０４と関連付けられた情報（例えば、製造元、モデル、走行距離、最終整備日、事故報告など）を記憶することができる。
【００４７】
図４は、本明細書で説明される１つ以上の態様による、モバイルデバイスの移動イベントが特定の時間に発生したかどうかを判定し、リスクスコアを算出し、およびリスクスコアに基づいてフィードバックを提供するための例示的なステップのフローチャート４００である。モバイルデバイス移動検出システム２０２および／またはモバイルデバイス２１２のモバイルデバイス移動検出ユニット２３０の種々のコンポーネントは、これらの方法ステップを実行するために使用され得る。
【００４８】
ステップ４０２において、センサデータ収集モジュール３０２は、時間ｔ１およびｔ２におけるモバイルデバイス２１２の加速度計２１６からの加速度データを受信することができる。時間ｔ１とｔ２は、時間ｔ１が時間ｔ２に先行するように、所定の期間（例えば、１秒、１ミリ秒など）によって分離されてもよい。時間ｔ１およびｔ２における加速度データ（信号）は、大きさおよび方向を有する３次元ベクトルとして表すことができる。いくつかの例では、加速度データ（信号）は重力成分および非重力成分を含むことができ、ここで重力成分は重力による加速度を表し、非重力成分はモバイルデバイス２１２の移動による線形加速度を表す。
【００４９】
ステップ４０４において、センサデータ収集モジュール３０２は、モバイルデバイス２１２に設置され、それに取り付けられ、かつ／またはそれに対して遠隔に配置された１つ以上のセンサ２１４からセンサデータを受信することができる。いくつかの例では、モバイルデバイス２１２は、１つ以上のセンサ２１４からセンサデータを収集し、そのセンサデータをリアルタイムまたはほぼリアルタイムでモバイルデバイス移動検出システム２０２に送信することができる。したがって、モバイルデバイス２１２は、１つ以上のセンサ２１４からセンサデータをブロードキャストし、そのセンサデータをリアルタイムでモバイルデバイス移動検出ユニット２３０に送信し得、モバイルデバイス移動検出ユニット２３０は、そのセンサデータをモバイルデバイス移動検出システム２０２に送信し得る。モバイルデバイス移動検出ユニット２３０は、センサデータをモバイルデバイス移動検出システム２０２にリアルタイムで送信してもしなくてもよい。例えば、モバイルデバイス移動検出ユニット２３０は、１つ以上のセンサ２１４からセンサデータを収集し始め、モバイルデバイス移動検出ユニット２３０またはモバイルデバイス移動検出システム２０２がモバイルデバイスの移動イベントを検出するまで、１つ以上のセンサ２１４からセンサデータを送信するのを待つことができる（例えば、ステップ４１０において）。別の例では、モバイルデバイス移動検出ユニット２３０は、モバイルデバイス移動検出システム２０２からの時間窓と関連付けられたセンサデータを収集し送信する要求に応答して、センサデータをモバイルデバイス移動検出システム２０２に送信することができる。したがって、モバイルデバイス移動検出ユニット２３０は、モバイルデバイス２１２とモバイルデバイス移動検出システム２０２との間の送信数を有利に制限および／または制御する。モバイルデバイス２１２のセンサ２１４からステップ４０４で収集されたセンサデータの例は、加速度計２１６からの加速度、ＧＰＳ受信機２１８からの位置、ジャイロスコープ２２０からの回転運動、マイクロフォン２２２からの音、カメラ２２４からの移動、および磁力計２２６からの磁化を含み得る。さらに、上述のように、センサデータは、車両２０４のセンサ２１０から受信したデータ、および／または第３者情報源から受信したデータ（例えば、交通データ、気象データなど）も含むことができる。
【００５０】
特定の実施形態では、モバイルデバイス２１２のセンサ２１４から取得されるセンサデータに加えて、センサデータ収集モジュール３０２は、車両２０４のセンサ２１０からセンサデータを収集および処理することができる。車両２０４のセンサ２１０からのセンサデータは、必要に応じて、モバイルデバイス２１２のセンサ２１４からのセンサデータを補足するために使用され得る。追加のデータは、車両テレマティクスデータの精度を向上させるのに有益であり得る。例えば、モバイルデバイス２１２との信号通信が失われた場合、センサデータ収集モジュール３０２は、車両２０４のセンサ２１０からセンサデータを収集および処理することができる。
【００５１】
ステップ４０６において、センサデータ処理モジュール３０４は、時間ｔ１およびｔ２でモバイルデバイスの加速度計２１６から受信した加速度データ（信号）を処理することができる。いくつかの例では、センサデータ処理モジュール３０４は、１つ以上のアルゴリズムを適用して、時間ｔ１およびｔ２でのモバイルデバイス２１２の移動による線形加速度から重力による加速度を分離することができる。例えば、センサデータ処理モジュール３０４は、元の加速度データ（信号）にローパスフィルタを適用して、重力による加速度を分離することができる。次いで、センサデータ処理モジュール３０４は、元の加速度データ（信号）から重力による加速度を除去（例えば、減算）してもよい。代替として、他の例では、センサデータ処理モジュール３０４は、ハイパスフィルタを適用して、元の加速度データ（信号）から線形加速度を抽出することができる。したがって、これらの例では、処理された加速度信号は、モバイルデバイス２１２の移動による線形加速度のみを表す。
【００５２】
他の例では、センサデータ処理モジュール３０４は、追加的または代替的に、モバイルデバイスの重力センサを使用して、重力による加速度を判定し得る。これらの例では、次いで、センサデータ処理モジュール３０４は、元の加速度データ（信号）から重力からの加速度を除去するための１つ以上のアルゴリズムを適用して、重力による加速度を分離し得る。
【００５３】
ステップ４０８において、移動イベント検出モジュール３０６は、時間ｔ１およびｔ２での処理された加速度データ（信号）に基づいて、モバイルデバイス移動イベントが時間ｔ２で発生したかどうかを判定することができる。
【００５４】
ここで図５を参照すると、モバイルデバイスの移動イベントを検出するための例示的な方法ステップのフローチャート５００が示されている。モバイルデバイス移動検出システム２０２および／またはモバイルデバイス移動検出ユニット２３０の移動イベント検出モジュール３０６は、これらの方法ステップを実行するために使用され得る。ステップ５０２において、移動イベント検出モジュール３０６は、時刻ｔ１およびｔ２における処理された加速度データ（信号）を表す３次元ベクトルを構築することができる。いくつかの例では、時間ｔ１における加速度ベクトルは、ｘ軸成分ａｘ、ｙ軸成分ａｙ、およびｚ軸成分ａｚを有するベクトルａとして表すことができる。同様に、時間ｔ２における加速度ベクトルは、ｘ軸成分ｂｘ、ｙ軸成分ｂｙ、およびｚ軸成分ｂｚを有するベクトルｂとして表すことができる。
【００５５】
ステップ５０４において、移動イベント検出モジュール３０６は、時間ｔ１およびｔ２におけるベクトル間の角度の変化を算出することができる。いくつかの例では、ベクトル間の角度の変化を算出するための式は、ベクトルａおよびｂの内積を算出するための式から導出され得る。この算出の例を以下に示す。
【数１】
2019537806.tif 000002
【００５６】
ステップ５０６において、移動イベント検出モジュール３０６は、ベクトルａとベクトルｂとの間の角度の変化が所定の閾値よりも大きい（例えば、０．２°よりも大きい、０．５°よりも大きいなど）かどうかを判定することができる。ステップ５０６において角度の変化が所定の閾値を上回る場合、ステップ５０８において、移動イベント検出モジュール３０６は、モバイルデバイスの移動イベントが時刻ｔ２にある可能性が高いと判定し得る。代替的に、ステップ５０６において角度の変化が所定の閾値を上回っていない場合、ステップ５１０において、移動イベント検出モジュール３０６は、時間ｔ２においてモバイルデバイスの移動イベントがなかった可能性が高いと判定し得る。
【００５７】
再び図４を参照すると、ステップ４１０において、移動イベント検出モジュール３０６が、時間ｔ２においてモバイルデバイスの移動イベントが存在しない可能性が高いと判断した場合、ステップ４１８において、移動イベント検出モジュール３０６は、新しい時間ｔ１およびｔ２についての加速度データを収集し続ける。したがって、連続ウィンドウが隣接しているが重ならないように、連続ウィンドウアルゴリズムを使用して方法ステップ４０２〜４１０を繰り返すことができる。したがって、これらの例では、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、モバイルデバイス２１２とモバイルデバイス移動検出システム２０２との間の送信数を有利に制限および／または制御する。さらに、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、センサデータの集約を有利に制限および／または制御する。
【００５８】
代替的に、ステップ４１０で、移動イベント検出モジュール３０６が時間ｔ２において移動デバイスの移動イベントがある可能性が高いと判定した場合、センサデータ集約モジュール３０８は、モバイルデバイスの移動イベントを含む（例えば、時間ｔ２を含む）時間窓についてステップ４０４で収集されたセンサデータを集約し得る。このように、センサデータ集約モジュール３０８は、時間ｔ２の前の第１の所定の期間で始まり、時間ｔ２の後の第２の所定の期間で終わる時間窓の間のセンサデータを集約し得る。例えば、センサデータ集約モジュール３０８は、図６に示されるように、ステップ４１２において、時間ｔ２−１０秒からｔ２＋１０秒までのセンサデータを集約することができる。したがって、センサデータ集約モジュール３０８は、２１秒の時間窓についてのセンサデータを集積することができる。当然のことながら、センサデータ集約モジュール３０８によって使用される時間窓は、時間窓が２１秒より長くても短くてもよいように、様々な時間窓を使用するように構成されてもよい。例えば、センサデータ集約モジュール３０８は、第１の所定の期間が第２の所定の期間よりも長い、短い、または同じであるように構成されてもよい。
【００５９】
ステップ４１４において、リスク判定モジュール３１０は、集約されたセンサデータに基づいてリスクスコアを算出することができる。いくつかの例では、リスクスコアは、車両の速度（例えば、時間窓の間の最小／最大速度、時間窓の間の平均速度など）、ロードタイプ（例えば、街路、高速道路など）、天気、時刻、既知または不明なルート、ならびに電話タイプ（例えば、モバイルデバイス２１２の製造元およびモデル）を含む複数の要因に基づいてもよい。時間ｔ２における加速度ベクトルの大きさによって判定されるような電話の移動の強度などの他の要因が、モバイルデバイス２１２から収集された加速度データに結び付けられてもよい。いくつかの例では、リスク判定モジュール３１０は、モバイルデバイスの移動イベントの頻度（例えば、１回の移動当たりのモバイルデバイスの移動イベントの平均数、所定の期間ごとのモバイルデバイスのイベントの平均数など）などの移動イベント検出モジュール３０６による過去の判定に基づく要因を適用し得る。
【００６０】
いくつかの例では、リスク判定モジュール３１０は、各要因に関するスコアを割り当ててもよい。例えば、リスク判定モジュール３１０は、より高いスコアが時間窓の間に所定値を超える車両の最高速度に割り当てられ、一方でより低いスコアが時間窓の間に所定値を超える車両の最高速度に割り当てられるように構成され得る。さらなる例では、リスク判定モジュール３１０は、より高いスコアが雨または雪の気象状態での運転に割り当てられ、一方でより低いスコアが日照りの気象条件での運転に割り当てられるように構成されてもよい。リスク判定モジュール３１０は、リスクスコアを算出するために利用される他の要因に対しても同様に構成され得ることが理解されよう。
【００６１】
各要因にスコアが割り当てられると、リスク判定モジュール３１０は、リスク算出式を適用してリスクスコアを判定することができる。リスク算出式の例は以下の通りである。
ｒｉｓｋ  ｓｃｏｒｅ＝ｆａｃｔｏｒ［１］．ｓｃｏｒｅ＋ｆａｃｔｏｒ［２］．ｓｃｏｒｅ＋・・・＋ｆａｃｔｏｒ［ｎ］．ｓｃｏｒｅ
ここで、ｆａｃｔｏｒ［１］．ｓｃｏｒｅ・・・ｆａｃｔｏｒ［ｎ］．ｓｃｏｒｅは、各要因に割り当てられたそれぞれのスコアである。いくつかの例では、各要因に割り当てられたスコアは、リスク算出式によって重み付けされ得る。加重リスク算出式の例は以下の通りである。
ｒｉｓｋ  ｓｃｏｒｅ＝（ｆａｃｔｏｒ［１］．ｓｃｏｒｅ×ｗｅｉｇｈｔ［１］）
＋（ｆａｃｔｏｒ［２］．ｓｃｏｒｅ×ｗｅｉｇｈｔ［２］）
＋・・・＋（ｆａｃｔｏｒ［ｎ］．ｓｃｏｒｅ×ｗｅｉｇｈｔ［ｎ］）
ここで、ｗｅｉｇｈｔ［１］・・・ｗｅｉｇｈｔ［ｎ］は、ｆａｃｔｏｒ［１］・・・ｆａｃｔｏｒ［ｎ］にそれぞれ関連付けられている重みである。
【００６２】
各要因に関するスコアを集約するために、追加または代替の数学的演算を選択的に採用することができることが理解されよう。リスク判定モジュール３１０は、異なる割り当てられたスコアおよび／または重みを有する異なる因子をそれぞれ使用する１つ以上のリスク算出式を適用するように構成され得ることも理解されよう。例えば、リスク判定モジュール３１０は、第１の会社と関連付けられた運転者についての１つのリスク算出式と、第２の保険会社と関連付けられた運転者についての第２のリスク算出式とを使用するように構成され得る。
【００６３】
ステップ４１６において、リスクフィードバック生成モジュール３１２は、算出されたリスクスコアに基づいてモバイルデバイス２１２または車両２０４にフィードバックを提供することができる。リスクフィードバック生成モジュール３１２は、算出されたリスクスコアが所定の閾値を上回る場合、および／または特定の要因が存在する場合、フィードバックを提供することを推奨することができる。例えば、リスクフィードバック生成モジュール３１２は、視界の悪い気象条件の間にモバイルデバイス２１２との対話を停止するように運転者に助言するための通知または警告を生成することができる。別の例では、リスクフィードバック生成モジュール３１２は、５０ｍｐｈを超える速度で移動している間、モバイルデバイス２１２との対話を停止するように運転者に助言するための通知または警告を生成することができる。
【００６４】
他の例では、リスクフィードバック生成モジュール３１２は、所定の閾値を超える算出されたリスクスコアに寄与する最も重要な１つ以上の要因について運転者に助言するための通知または警告を生成することができる。例えば、主に時間窓の間の車両の速度が原因で、算出されたリスクスコアが閾値を上回る場合、リスクフィードバック生成モジュール３１２は、算出されたリスクスコアを改善するために車両の速度を下げることの通知または警告を生成し得る。
【００６５】
通知または警告は、例えば、音声、テキスト、グラフィック、または他のジェスチャ（たとえば、振動）の組み合わせとすることができる。いくつかの例では、通知または警告は、車両に設置または取り付けられたダッシュボードを介して、車両２０４の運転者に伝達され得る。他の例では、通知または警告は、モバイルデバイス２１２またはウェアラブルデバイスを介して、車両の運転者に伝達されてもよい。さらに、通知は、車両の運転者に対する破壊的な警報、または受動的な通知として役立ち得る。例えば、モバイルデバイスの移動イベントがより危険な運転状態（例えば、高速の車両２０４、雨または雪の気象状態、悪い視界、ピーク交通時間など）中に発生する場合、またはモバイルデバイスの移動イベントが頻繁に起こる（例えば、移動中に検出されたモバイルデバイスの移動イベントの閾値量を超える）場合、リスクフィードバック生成モジュール３１２は警報を発してもよい。代替的に、これらの場合では、リスクフィードバック生成モジュール３１２は、モバイルデバイス２１２のユーザインターフェースを無効にして、モバイルデバイス２１２とのさらなる対話を防ぎ得る。逆に、モバイルデバイスの移動イベントがより安全な運転状態（例えば、非ピーク交通量、よい視界、平均速度以下の車両など）の間に発生する場合、リスクフィードバック生成モジュール３１２は、より受動的な通知を発してもよい。例えば、リスクフィードバック生成モジュール３１２は、モバイルデバイス２１２上の音声メッセージもしくはグラフィックメッセージを介して、および／または運転者と接触している車両コンポーネント（例えば、ステアリングホイール、１つ以上のペダルなど）の振動を介して運転者に警告し得る。
【００６６】
リスクフィードバック判定モジュール３１２がモバイルデバイス２１２または車両２０４にフィードバックを提供すると、モバイルデバイス移動検出システム２０２は、新しい時間ｔ１およびｔ２のための新しい時間についての加速度データを収集し続けることができ、新しい時間ｔ１は、前の時間ｔ２＋１０秒後である。したがって、連続ウィンドウが隣接しているが重ならないように、連続ウィンドウアルゴリズムを使用して方法ステップ４０２〜４１０を繰り返すことができる。
【００６７】
本明細書に記載された態様は、本開示の態様を実行する様々な様式を含む特定の例に関して議論されてきたが、当業者においては、発明の本質および範囲に含まれる上述のシステムおよび技法の数多くの変形および順序があることが理解されよう。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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